Google a présenté la semaine dernière une nouvelle technologie fort prometteuse. PlaNet est effectivement capable de reconnaître des lieux grâce à la magie du deep learning. Elle peut même identifier le pays, la région où encore la ville où ont été prises nos photos en s’appuyant sur les monuments visibles ou même sur le style architectural des bâtiments présents sur le cliché.
Si vous n’êtes pas familier de la chose, alors sachez que le deep learning (ou apprentissage profond en français) fait allusion à toutes les méthodes d’apprentissage automatiques permettant de modéliser des données.
PlaNet n’aurait normalement aucune difficulté à localiser cette photo.
Elles peuvent prendre plusieurs formes différentes. Certaines s’appuient sur la reconnaissance faciale, d’autres sur la reconnaissance vocale, d’autres encore sur le traitement automatisé du langage.
PlaNet s’appuie sur le deep learning pour fonctionner
Contrairement à ce que l’on pourrait croire, ces techniques ne sont pas nouvelles puisqu’elles sont nées dans les années 80. Beaucoup de choses ont changé depuis et c’est assez logique car les groupes privés ont fait de gros investissements.
Des groupes comme Google, Apple, Facebook, Amazon ou Microsoft, pour ne citer que ces cinq là.
Mais revenons-en plutôt à PlaNet. Cette technologie se concentre uniquement sur la reconnaissance d’images et elle est ainsi capable d’analyser des photos pour déterminer le nom du pays, de la région ou de la ville où elles ont été prises, en s’appuyant uniquement sur les sujets présentés sur l’image.
Pour parvenir à ses fins, elle s’appuie sur différents éléments et notamment sur les monuments présents à l’image. Si elle se retrouve en face de la Tour Eiffel, par exemple, alors elle saura que la photo a été prise à Paris. Même chose pour Big Ben, la Grande Muraille de Chine et toutes les structures facilement reconnaissables.
La technologie ne fonctionne pas très bien avec les cornets de frites
Elle ne s’arrête pas là bien sûr et elle peut aussi prendre en compte d’autres éléments, d’autres variables, telles que le style architectural des bâtiments, la faune ou même la flore.
PlaNet s’appuie sur une base de données constituée de 126 millions de photos pour fonctionner. Il compare simplement les clichés de l’utilisateur à toutes ces images. Le plus impressionnant, c’est que l’opération ne prend pas longtemps.
Alors bien sûr, cette technique est loin d’être infaillible. Si elle fonctionnera très bien avec les paysages, elle aura un peu plus de mal à déterminer l’endroit d’où vient la photo d’un cornet de frites, ou même d’un plat.
D’après les premiers tests menés par Google, la solution serait déjà plus efficace qu’un être humain moyen mais la firme n’a pas l’intention d’en rester là et cela ne devrait pas vous surprendre.